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RSS订阅原创 【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较附Matlab代码
智能优化算法凭借其无需依赖问题梯度信息、鲁棒性强等优势，在工程优化、机器学习、资源调度等多个领域得到广泛应用。本文聚焦9种典型智能优化算法——CGO（混沌分形优化算法）、SCA（正弦余弦算法）、GWO（灰狼优化算法）、CSA（簇类搜索算法）、SSA（麻雀搜索算法）、HHO（哈里斯鹰优化算法）、WOA（鲸鱼优化算法）、PSO（粒子群优化算法）、TSO（瞬态搜索优化算法），从核心思想、优缺点、应用场景、性能指标及设计思想异同点等维度进行全面对比分析，为不同场景下的算法选型提供参考。
2026-01-09 22:44:47
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原创 【5G异构网络中移动边缘计算的高效能卸载技术 】面向大规模移动用户的多无人机移动边缘计算联合部署与任务调度优化研究附Matlab代码、Python代码
在航空航天、汽车工程等高端制造领域，3D结构的轻量化设计与强度性能平衡是核心工程需求。拓扑优化技术通过在给定设计域内优化材料分布，可实现“减重”与“性能达标”的双重目标，但传统拓扑优化多以刚度最大化为核心目标，易忽视局部应力集中问题，导致优化后结构存在断裂风险。
2026-01-09 22:43:21
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原创 【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析附Matlab代码
在航空航天、汽车工程等高端制造领域，3D结构的轻量化设计与强度性能平衡是核心工程需求。拓扑优化技术通过在给定设计域内优化材料分布，可实现“减重”与“性能达标”的双重目标，但传统拓扑优化多以刚度最大化为核心目标，易忽视局部应力集中问题，导致优化后结构存在断裂风险。
2026-01-09 22:42:32
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原创 【(多重改进PSO)GA-HIDMSPSO-SVM分类预测】基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）优化支持向量机网络（SVM）的数据分类预测附Matlab代码
在大数据时代，数据分类预测作为数据挖掘领域的核心任务之一，广泛应用于金融风险评估、医疗诊断、工业故障检测、图像识别等多个领域。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种基于统计学习理论的机器学习算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化性能，成为数据分类预测的常用工具。然而，SVM的分类性能高度依赖于核函数参数与惩罚因子的选择，传统参数寻优方法（如网格搜索、交叉验证等）存在寻优效率低、易陷入局部最优解等问题，限制了其在复杂数据场景中的应用效果。
2026-01-09 22:40:49
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原创 【DQN、PyTorch】使用深度Q网络(DQN)和非正交多址接入(NOMA)的无人机上行链路干扰管理研究附Python代码
随着5G/6G通信技术的演进，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借部署灵活、覆盖广泛、机动性强等优势，已在应急通信、环境监测、智能交通、智慧城市等关键领域实现规模化应用。无人机上行链路作为地面用户与无人机平台间数据传输的核心通道，直接决定了整个通信系统的服务质量，需同时满足海量用户接入、高频谱效率、低传输延迟及高可靠性等多重需求。尤其在应急救援等场景中，地面用户需通过上行链路向无人机实时传输高清图像、环境监测数据等大容量信息，对上行链路的通信性能提出了严苛要求。
2026-01-09 22:36:02
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原创 【DC-AC】使用了H桥MOSFET进行开关，电感器作为滤波器，R和C作为负载目标是产生150V的双极输出和4安培（双极）的电流附Simulink仿真
DC-AC逆变器在现代电力电子技术中扮演着至关重要的角色，它能够将直流电源转换为交流电源，广泛应用于工业、商业以及可再生能源等领域。本文将探讨一个特定的DC-AC逆变器设计，该设计采用H桥MOSFET进行开关操作，以电感器作为滤波器，并以R和C作为负载，目标是产生150V的双极性输出电压和4安培的双极性输出电流。H桥MOSFET配置是实现DC-AC逆变的核心。H桥由四个MOSFET组成，通过对这些开关器件进行精确控制，可以实现直流输入电压在负载上产生正向和反向的交流输出。
2026-01-09 22:34:41
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原创 【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反附Simulink仿真
Ćuk转换器是一种典型的非隔离式直流-直流（DC-DC）变换器，其核心功能是将输入的直流电压转换为输出直流电压，且输出电压极性与输入电压极性相反。与传统DC-DC变换器相比，它兼具升压和降压能力，输出电压幅值可根据需求调节为高于或低于输入电压，同时通过独特的能量传输机制实现输入与输出电流的连续导通，具备低纹波、高稳定性的优势。该转换器由加州理工学院的Slobodan Ćuk首次提出，因此以其名字命名。
2026-01-09 22:33:50
311
原创 【CPO-BP】基于冠豪猪优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球能源结构向清洁低碳转型，风力发电作为可再生能源的核心组成部分，其装机容量与并网规模持续扩大。然而，风能的随机性、波动性与间歇性特征，严重影响电网的稳定运行、经济调度与安全保障，精准的风电功率预测成为解决这一问题的关键技术支撑。BP神经网络因具备强大的非线性映射能力，在风电功率预测领域得到广泛应用，但传统BP神经网络存在易陷入局部最优、收敛速度慢、对初始权值和阈值敏感等固有缺陷，限制了其预测精度的提升。
2026-01-09 22:29:25
221
原创 【Copula】考虑风光联合出力和相关性的Copula场景生成附Matlab代码
以风电、光伏为代表的新能源发电具有清洁低碳的显著优势，但受气象条件的随机影响，其出力呈现出强波动性、间歇性和不确定性特征。风光能源的大规模并网给电力系统的安全稳定运行、规划调度及新能源消纳带来了严峻挑战。风光联合出力通过资源互补特性可有效平抑单一能源的出力波动，而准确描述风光出力之间的复杂相关性是实现联合优化调度的核心前提。场景生成技术是量化新能源出力不确定性的关键手段，传统场景生成方法往往难以精准捕捉风光出力间的非线性、非对称相关关系。
2026-01-09 22:25:51
234
原创 【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究附Matlab代码
多变量回归预测作为数据分析与智能决策领域的核心任务之一，广泛应用于气象预报、金融市场分析、电力系统负荷预测、共享单车调度优化等多个实际场景。这类任务的核心挑战在于，目标变量往往受到多个相互关联的影响因素制约，且数据通常具备时序性、非线性和高维度等复杂特性。传统预测方法如ARIMA模型、线性回归等，因假设数据平稳性或依赖人工特征工程，难以精准捕捉多变量间的复杂交互关系和长期时序依赖，导致预测精度受限。近年来，深度学习技术的迅猛发展为多变量回归预测提供了新的解决方案。
2026-01-09 22:23:41
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原创 【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法附Python&matlab代码
随着全球清洁能源转型进程的加速，风电作为极具潜力的可再生能源，其装机容量呈现快速增长态势。据统计，2025年1-5月国内25个省市新增核准风电项目共计68.4GW，同比增长72%，风电在电力系统中的占比持续提升。然而，风能固有的间歇性、波动性特征，导致风电场输出功率存在高度不确定性，给电力系统的安全稳定运行、优化调度及经济管理带来严峻挑战。当风电功率骤增或骤减时，易引发电网频率、电压波动，甚至导致停电事故。准确的风电场短期功率预测（预测时间尺度通常为未来1-72小时），是破解上述难题的关键。
2026-01-08 16:37:03
451
原创 【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码
为解决传统BP神经网络在风电功率预测中存在的易陷入局部最优、收敛速度慢及预测精度不足等问题，提出一种基于鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）优化BP神经网络的风电功率预测模型（BFO-BP）。首先，分析风电功率的随机性、间歇性及非线性特性，明确预测任务的核心挑战；其次，引入新兴的鳑鲏鱼优化算法，利用其模拟鳑鲏鱼繁殖护卵、群体协同等生态行为所具备的强全局寻优能力，对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化；
2026-01-08 16:36:09
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原创 【2025最新高维多目标优化】基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法NMOPSO研究附Matlab代码
随着低空经济的快速崛起，无人机在城市物流配送、电力巡检、应急救援、环境监测等领域的应用日益广泛，城市场景下的无人机三维路径规划已成为制约其效能发挥的核心技术瓶颈。与开阔场景不同，城市场景具有空间维度复杂、障碍物分布密集且不规则、动态干扰因素多（如突发禁飞区、其他飞行器）等特点，无人机需在三维空间（x,y,z轴）内同时实现水平避障与垂直高度调整，规划难度显著提升。
2026-01-08 16:33:49
474
原创 【23年新算法】基于鱼鹰算法OOA-Transformer-BiLSTM多特征分类预测附Matlab代码 （多输入单输出）附Matlab代码
本文提出的基于鱼鹰算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）优化Transformer-BiLSTM的多特征分类预测模型，是2023年提出的新型混合智能算法模型。其核心思想在于利用鱼鹰算法强大的全局寻优能力，对Transformer-BiLSTM模型的关键超参数（如学习率、隐藏层神经元数量、注意力头数、迭代次数等）进行自适应优化，解决传统Transformer-BiLSTM模型超参数依赖人工经验设置、易陷入局部最优的问题；
2026-01-08 16:32:55
421
原创 【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析附Matlab代码
在航空航天、汽车工程等高端制造领域，3D结构的轻量化设计与强度性能平衡始终是核心工程需求。拓扑优化技术通过在给定设计域内优化材料分布，可实现“减重”与“性能达标”的双重目标，但传统拓扑优化多以刚度最大化为核心目标，易忽视局部应力集中问题，导致优化后结构存在断裂风险。
2026-01-08 16:31:20
625
原创 【 物体识别 尺度不变性 图像匹配】尺度不变关键点的独特图像特征附Matlab代码
在物体识别与图像匹配任务中，场景复杂度（如目标缩放、视角变化、光照波动、局部遮挡）常导致传统关键点（如固定尺度下的边缘点、角点）失去匹配价值。尺度不变关键点通过突破“固定尺度局限”，提取具有全局一致性与局部辨识度的图像特征，成为解决跨尺度、跨场景匹配问题的核心技术（典型代表如SIFT、SURF算法）。其独特图像特征紧密服务于“精准图像匹配”的核心需求，主要体现在以下五个核心维度。
2026-01-08 16:30:08
264
原创 [混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计附Matlab代码、Python代码
在5G-Advanced及未来6G通信系统中，频谱资源稀缺与通信速率需求激增的矛盾日益凸显，大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术凭借其超高的空间复用率、抗干扰能力和能量效率，成为提升系统容量的核心支撑技术。然而，大规模天线阵列的部署需为每个天线单元配置独立射频（RF）链，导致硬件成本、功耗呈指数级增长，严重限制了其工程化应用。
2026-01-08 16:29:01
629
原创 [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法（ADMM）结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理：基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究附Matlab代码
插电式混合动力车辆（Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV）作为传统燃油车向纯电动车过渡的关键车型，其能源管理策略（Energy Management Strategy, EMS）直接决定车辆的燃油经济性、电动续航里程及动力系统使用寿命。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）凭借其对未来工况的预测能力和对约束的良好处理特性，成为PHEV能源管理的主流控制框架。
2026-01-08 16:01:45
408
原创 基于LSTM神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码
在全球能源结构转型与可持续发展理念深度普及的背景下，风能作为清洁、可再生的优质能源，其开发与利用规模持续扩大，在能源供应体系中的战略地位日益凸显。然而，风能具有天然的随机性、波动性与间歇性，风电场输出功率受风速、风向、空气密度等气象因素影响显著，这种不确定性给电力系统的稳定运行、电网调度优化及电力市场交易带来了严峻挑战。据统计，风电功率预测误差常达15-20%，其中风速预测误差对功率影响呈立方关系，1m/s的风速误差可导致约30%的功率误差，严重时甚至会威胁电网安全。
2026-01-08 16:00:44
319
原创 基于LSTM-Adaboost的电力负荷预测附Matlab代码
电力作为国民经济和社会发展的基础能源，其需求呈现出显著的时变性、非线性和不确定性特征。电力负荷预测是现代电力系统规划设计、调度运行和能源管理的核心环节，精准的负荷预测能够为电网调度提供科学依据，有效降低备用容量成本（相关文献显示，预测误差每减少1%可节省上亿元运行成本），提升新能源消纳能力，保障电网安全稳定运行并提高整体经济效益。
2026-01-08 15:59:53
561
原创 基于LOS制导+PID控制的无人潜艇UUV三维路径跟踪附Matlab代码
随着海洋资源勘探、军事侦察及水下工程作业等需求的不断升级，无人潜艇（Unmanned Underwater Vehicle, UUV）的自主导航与路径跟踪能力成为制约其作业效能的核心技术瓶颈。水下环境具有强非线性、动态扰动（如水流、波浪）、信息感知受限等特点，传统二维路径跟踪方法已无法满足复杂三维空间作业需求。三维路径跟踪需要同时实现水平面（航向）与垂直面（深度）的协同控制，对制导策略与控制算法的鲁棒性、协同性提出了更高要求。
2026-01-07 20:22:58
520
原创 基于LOS算法+反步控制的水下航行器AUV UUV三维路径跟踪控制研究附Matlab代码
三维路径跟踪控制是自主水下航行器（AUV）与无人水下航行器（UUV）实现自主作业的核心技术，直接决定其在海洋资源勘探、环境监测、军事侦察等任务中的作业精度与可靠性。针对水下复杂环境下AUV/UUV模型非线性强、耦合度高及易受海流干扰等问题，提出一种融合视线（LOS）算法与反步控制的三维路径跟踪控制方案。首先将复杂的三维路径分解为水平面与垂直面投影路径，通过改进的三维LOS制导算法生成期望航向角与仰角；
2026-01-07 20:21:19
631
原创 基于KPCA和SVM的人脸识别研究附Matlab代码
随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，生物识别技术作为身份认证的核心手段，已广泛应用于安防监控、金融支付、智能门禁等多个领域。在众多生物识别技术中，人脸识别因具有非接触性、便捷性、友好性等独特优势，成为当前研究与应用的热点方向。相较于指纹识别、虹膜识别等其他生物识别技术，人脸识别无需被识别者主动配合，可实现远距离、多目标的实时身份验证，极大地拓展了其应用场景。然而，实际应用中的人脸识别系统常面临诸多挑战。
2026-01-07 20:20:28
993
原创 基于ILP的最优PMU放置优化研究附Matlab代码
随着电力系统向智能化、规模化方向发展，对电网运行状态的实时监控与精准调控提出了更高要求。相量测量单元（PMU）作为广域测量系统（WAMS）的核心设备，能够利用全球定位系统（GPS）提供的同步时钟信号，高精度、高频率地测量节点电压相量和支路电流相量，为电力系统状态估计、故障诊断、振荡监测等高级应用提供关键数据支撑。然而，PMU设备本身及安装、通信设施建设的成本高昂，大规模全域部署既不经济也无必要。因此，在保证电力系统完全可观测性的前提下，寻求最优的PMU放置方案以最小化部署成本，成为电力系统领域的研究热点。
2026-01-07 20:19:40
956
原创 基于GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP多变量时序预测模型一键对比研究(多输入单输出)附Matlab代码
在工业生产、环境监测、经济预测、能源调度等诸多领域，多变量时序数据广泛存在，其预测问题始终是数据分析与智能决策的核心环节之一。多变量时序预测（多输入单输出）需综合考虑多个相关影响因素的动态变化规律，精准捕捉变量间的时序关联与耦合特性，从而实现对目标输出变量的有效预判。传统的时序预测方法如ARIMA、指数平滑等，在处理高维、非线性的多变量时序数据时，难以充分挖掘数据中的复杂特征，预测精度与泛化能力受限。
2026-01-07 20:18:50
382
原创 基于dq0变换的三相并联有源电力滤波器研究附Simulink仿真
随着电力电子技术的飞速发展，变频器、整流器、电弧炉等非线性负载在工业生产与日常生活中的应用愈发广泛。这些负载在实现能量转换与控制的同时，会向电网注入大量谐波电流，引发电压畸变、功率因数降低、设备过热等一系列问题，严重威胁电力系统的安全稳定运行，还会干扰精密电子设备的正常工作，造成巨大的经济损失。据统计，工业发达地区因谐波污染导致的电力设备故障和生产损失每年可达数亿元，因此有效治理谐波污染、提升电能质量已成为电力领域亟待解决的关键课题。
2026-01-07 20:17:38
778
原创 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法附Python代码
负荷预测是电力系统规划、运行与管理的核心环节，其预测精度直接决定了电网调度的科学性、能源利用效率及运营成本控制水平。随着智能电网建设的推进与电力市场化改革的深化，电力负荷受气象条件、用户行为、经济活动、节假日安排等多因素耦合影响，呈现出显著的非线性、时变性与复杂性特征。传统负荷预测方法（如时间序列分析、回归分析、支持向量机等）在处理高维复杂时序数据时，难以充分捕捉数据中的局部关联与长期依赖关系，预测精度已无法满足现代电力系统的高精度需求。深度学习技术的飞速发展为负荷预测提供了新的解决方案。
2026-01-07 20:16:23
790
原创 基于BP神经网络的车牌识别系统附Matlab代码
车牌识别（License Plate Recognition, LPR）技术作为智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的核心组成部分，在交通监控、停车场智能化管理、违章自动取证、高速公路收费稽查等领域发挥着不可替代的作用。传统车牌识别方法依赖于传统图像处理与规则匹配技术，在复杂光照条件、图像模糊、车牌倾斜、字符污损等实际场景下，识别精度和鲁棒性难以满足应用需求。
2026-01-07 20:15:14
772
原创 基于A星算法的无人机三维路径规划算法研究附Matlab代码
随着无人机技术在物流配送、应急救援、电力巡检等领域的广泛应用，自主飞行中的三维路径规划成为核心技术瓶颈。三维路径规划需在复杂空间环境中实现避障安全、路径最优与飞行可行的多目标协同。A星算法作为经典的启发式搜索算法，凭借其最优性与高效性在路径规划领域极具应用价值。本文针对无人机三维路径规划的需求，深入研究A星算法的核心原理与三维扩展方法，重点探讨环境建模、启发函数优化、路径平滑及动态环境适应等关键技术，通过改进策略解决传统A星算法在三维场景中面临的维度灾难、路径锯齿化等问题。
2026-01-07 20:14:02
867
原创 基于ARIMA电价预测，并计算置信区间研究附Matlab代码
电价作为电力市场的核心信号，其精准预测对电力市场参与者的决策制定、资源优化配置及市场稳定运行具有重要意义。本文以电价时间序列为研究对象，构建自回归积分移动平均（ARIMA）模型进行电价预测，并基于模型特性计算预测结果的置信区间，以量化预测不确定性。首先对电价时间序列进行平稳性检验、自相关与偏自相关分析，确定ARIMA模型的最优参数；随后通过构建的模型进行电价点预测与区间预测；最后通过实例验证模型的预测效果。
2026-01-07 20:13:11
623
原创 基于ADMM的车辆路径问题与时间窗口(VRPTW)的问题分解方案附Matlab代码
在现代城市物流体系中，电商配送、生鲜冷链等场景对运输效率和时间精准性提出了严苛要求。带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）作为物流调度的核心优化问题，需要在满足客户时间窗口约束（即客户必须在指定时间区间内被服务）的前提下，规划车辆行驶路线，实现总运输成本、等待成本及车辆固定成本的最小化。随着客户规模扩大，VRPTW呈现出高维度、强约束的复杂特性，传统集中式求解方法面临计算效率低下、难以处理大规模实例的瓶颈。
2026-01-06 22:21:30
517
原创 基于 VSC 的 UPFC(统一潮流控制器）研究附Simulink仿真
随着社会经济的快速发展，电力系统正朝着规模化、复杂化方向演进，同时风能、太阳能等新能源的大规模接入使得电网运行的不确定性显著增加。这一背景下，传统输电系统调节手段在灵活性、快速响应能力上的局限性日益凸显，潮流分布不合理、输电容量不足、电压稳定性差等问题成为制约电网安全高效运行的关键瓶颈。
2026-01-06 22:20:31
519
原创 基于 SIFT 和 RANSAC 算法对高分辨率图像进行图像伪造检测附Matlab代码
随着数字成像技术与图像编辑工具的普及，高分辨率图像伪造行为愈发频繁，给新闻传播、司法取证、医疗诊断等领域带来严重安全隐患。图像伪造通过篡改、拼接、复制粘贴等手段破坏图像的真实性，而高分辨率图像丰富的细节信息既为伪造检测提供了特征基础，也对检测算法的鲁棒性和效率提出了更高要求。尺度不变特征转换（SIFT）算法凭借其对尺度、旋转、光照变化的强适应性，能够精准提取图像局部稳定特征；随机抽样一致性（RANSAC）算法则可有效剔除特征匹配中的误匹配点，实现可靠的几何模型拟合。
2026-01-06 22:19:30
816
原创 基于 MATLAB 的电力系统动态分析研究【IEEE9、IEEE68系节点】附Matlab代码
电力系统的安全稳定运行是保障社会经济发展的核心基础，动态分析作为评估电力系统运行状态、应对扰动能力的关键手段，其分析精度与效率直接影响电力系统规划与调度决策。本文以IEEE9节点和IEEE68节点标准测试系统为研究对象，基于MATLAB仿真平台，构建电力系统动态分析模型，开展包含功角稳定、电压稳定、暂态响应特性等方面的动态分析研究。通过搭建系统仿真模型、设置典型扰动场景、求解系统动态方程，深入探究不同节点规模系统在各类扰动下的动态响应规律，验证MATLAB在电力系统动态分析中的有效性与适用性。
2026-01-06 22:18:23
805
原创 基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究附Python代码
时间序列预测在金融市场分析、能源消耗预估、气象预报等多个领域具有不可替代的核心价值。现实场景中的时间序列数据往往同时呈现出波动聚类、非线性动态变化等复杂特征，单一预测模型难以实现精准刻画。为解决这一问题，本文提出一种融合广义自回归条件异方差（GARCH）模型与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测方法。该方法充分发挥GARCH模型对波动聚类和异方差性的捕捉优势，以及LSTM网络对长短期依赖关系和非线性模式的学习能力，通过分工协作与结果融合实现预测性能的提升。
2026-01-06 22:17:41
782
原创 基于 ANFIS 的非线性回归附Matlab代码
在工程实践与科学研究中，大量复杂现象的输入与输出变量之间存在显著的非线性关联。传统线性回归方法因假设变量间线性关系，难以精准刻画这类复杂映射；而常规非线性回归方法（如多项式回归、支持向量机回归等）又常面临拟合能力不足、泛化性能有限或模型可解释性差等问题。自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）将人工神经网络的自学习能力与模糊逻辑的不确定性处理能力有机融合，为解决复杂非线性回归问题提供了高效可靠的解决方案。
2026-01-06 21:32:53
764
原创 环境振动估算阻尼比 （SDOF）研究附Matlab代码
阻尼比是单自由度（Single Degree of Freedom, SDOF）体系动力学特性的核心参数之一，直接反映结构耗散振动能量的能力，对结构动力响应分析、抗震设计、健康监测及故障诊断具有关键影响。传统阻尼比测试方法（如自由振动衰减法、强迫振动共振法）多依赖人工激励装置（如激振器、重锤），存在测试成本高、操作复杂、对结构可能造成扰动等局限，难以适用于已投入运营的大型工程结构（如桥梁、高层建筑、精密设备基础）的长期动态监测。
2026-01-06 21:32:08
988
原创 毫米波V2I网络的链路层仿真研究附Matlab代码
毫米波V2I（车辆-基础设施）网络凭借其高带宽、低时延的技术优势，成为支撑智能交通系统（ITS）与自动驾驶应用的核心通信方案。链路层作为连接物理层与网络层的关键枢纽，其性能直接决定了毫米波V2I网络的传输可靠性与资源利用效率。本文针对毫米波V2I网络链路层仿真研究展开系统论述，首先分析毫米波V2I链路层的核心特性与技术挑战，随后深入探讨链路层仿真的关键技术要素，包括信道建模、仿真工具选型、协议与算法设计等，进而明确性能评估指标与典型测试场景，最后展望仿真研究的前沿发展方向。
2026-01-06 21:31:22
745
原创 含氢气氨气综合能源系统优化调度研究附Matlab代码
在“双碳”目标引领下，全球能源体系正经历从化石能源主导向可再生能源为核心的深刻变革。综合能源系统（Integrated Energy System, IES）通过整合电、热、冷、气等多种能源形式，实现能源的梯级利用与协同优化，是提升可再生能源消纳能力、提高能源利用效率的关键载体。然而，风能、太阳能等可再生能源具有间歇性、波动性和随机性特征，大规模并网接入给综合能源系统的安全稳定运行带来严峻挑战，亟需寻求高效的储能与能源载体技术以平抑出力波动、保障能源供需平衡。
2026-01-06 21:28:26
843
原创 含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度附Matlab代码
在“碳达峰、碳中和”目标引领下，能源系统正朝着清洁化、高效化、多元化方向转型。综合能源系统通过整合多种能源生产、转换、存储单元，实现多能互补与协同优化，成为破解传统能源困境的核心路径。光热电站（CSP）凭借储热特性可平抑太阳能间歇性，有机朗肯循环（ORC）能高效转化低品位能源，电转气（P2G）技术则搭建起电-气能源耦合桥梁。将三者有机整合并实施科学的优化调度，对提升可再生能源消纳率、降低系统运行成本、强化能源供应稳定性具有重要现实意义。
2026-01-06 21:27:44
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【房地产经济分析】新型冠状病毒疫情对中国房地产市场多维度影响及应对策略：零售、写字楼、工业物流与物业投资市场分析
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美妆零售中国美妆消费者线上购买习惯与需求洞察：年轻女性消费趋势及线上平台策略分析书由淘美妆
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